基于粒子群优化算法的分布式电源选址与定容【多目标优化】【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

简介: 基于粒子群优化算法的分布式电源选址与定容【多目标优化】【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

💥1 概述

分布式电源接入配电网,实现就地消纳,可以提高新能源的利用率、提高电能质量和降低系统网损。然而接入点位置和电源的容量的差异对配电网的影响不同,如果位置和容量不合适,可能会导致系统中某处的电压越限、总系统的网损增加。因此在电源规划阶段分析分布式电源接入点的位置和容量十分有必要。分布式电源接入点和接入容量的选择问题是一个非线性、多变量、多约束的问题。目前国内外关于这方面的研究主要集中在两个方面,一是数学模型的优化,二是模型求解和算法优化。已有的诸多研究取决与分布式电源的种类,即是否只向电网提供有功功率。而且很多算法


利用准确的损耗公式,计算时需要准确阻抗矩阵和雅可比矩阵,计算效率低。因此针对不同大小、复杂性,有待于找出一种适用于所有情况的方法。本文提出了一种确定分布式电源的最佳容量和位置的分析,该方法计算效率高,适用范围广。


1.1 目标函数

(1)以系统有功网损最小和电压偏差最小建立多目标优化数学模型,其目标函数为:

式中:N为支路总数;Pi和Qi分别为第i条支路的有功与无功功率;Ui为第i条支路的末端节点电压;Ri为第i条支路的电阻;ki为第i条支路的开关状态,0代表断开,1代表闭合;f1为总有功损耗。t为节点编号;k为节点总数;Uts、UtN分别表示第t个节点的实际电压与额定电压;f2表示电压偏移量。


(2)光伏消纳量增加通常也会引起网络损耗的增加,为真实体现系统中光伏的有效消纳,在此将光伏实际消纳量与系统网络损耗的差值定义为有效消纳量Ec如下:


式中:T 为重构周期时段数;H为接入分布式光伏电源的节点数;PC(i,t )为节点i在t时段实际消纳的分布式光伏有功功率;K为配电网中的闭合支路数;Ptk、Qtk和Utk分别为支路k 在t时段的有功功率、无功功率和电压;rk为支路k的电阻。

光伏设备出力PPV如下:


               


其中,E 为光伏电池板数;PS(t,e )为第e个光伏电池板在t时段实际可发功率的标幺值;htmax为在t时段光照强度的最大值;Ae、ηe分别为第e个光伏电池板的面积和光电转换效率。


为了表征有效消纳量与光伏设备出力的关系,并使优化模型更为简便,将光伏设备出力和光伏有效消纳量比值定义为函数f3。则f3越小证明消纳效果越好,最小化目标函数为:


优化调度模型的目标函数F由3部分组合而成,如下式所示:

2.2 约束条件

优化的目标是得到5个接入节点和对应接入的容量,平衡节点1不接光伏,那么可接入光伏节点的取值范围为2-33;容量范围为0-2MW,步长为0.1MW

📚2 运行结果

部分代码:

Ppv=sum(x(6:10))*0.1;%光伏消纳总量
f1=P1*SB;%总损耗
f2=sum(abs(U-1));%电压偏差
w1=100;w2=100;w3=1;
Ec=Ppv-f1;
f3=Ppv/Ec;
F=w1*f1+w2*f2+w3*f3+KU*SU+KI*SI;
disp('网损/kW')
f1*1000
disp('电压偏差/pu:')
f2
disp('出力消纳比为:')
f3
....
xlabel('迭代次数');
ylabel('目标函数值');
title('迭代收敛图')
hold on;
grid on;
disp('光伏接入点为:')
BestSol1.Position(1:5)
disp('对应接入容量为/MW:')
BestSol1.Position(6:10)*0.1

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]孙博伟.配电网中分布式能源的选址与定容方法[J].电力勘测设计,2016(01):61-64.DOI:10.13500/j.cnki.11-4908/tk.2016.01.014.

[2]孙博伟.配电网中分布式能源的选址与定容方法[J].电力勘测设计,2016(01):61-64.DOI:10.13500/j.cnki.11-4908/tk.2016.01.014.

🌈4 Matlab代码实现


相关文章
|
12天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
145 80
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络(e1, e2)协同工作,结合遗传算法优化,提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果,验证了该方法的有效性。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-GRU-SAM网络在时间序列预测中的应用。算法通过卷积层、GRU层、自注意力机制层提取特征,结合粒子群优化提升预测准确性。完整程序运行效果无水印,提供Matlab2022a版本代码,含详细中文注释和操作视频。适用于金融市场、气象预报等领域,有效处理非线性数据,提高预测稳定性和效率。
|
5天前
|
算法
基于梯度流的扩散映射卡尔曼滤波算法的信号预处理matlab仿真
本项目基于梯度流的扩散映射卡尔曼滤波算法(GFDMKF),用于信号预处理的MATLAB仿真。通过设置不同噪声大小,测试滤波效果。核心代码实现数据加载、含噪信号生成、扩散映射构建及DMK滤波器应用,并展示含噪与无噪信号及滤波结果的对比图。GFDMKF结合非线性流形学习与经典卡尔曼滤波,提高对非线性高维信号的滤波和跟踪性能。 **主要步骤:** 1. 加载数据并生成含噪测量值。 2. 使用扩散映射捕捉低维流形结构。 3. 应用DMK滤波器进行状态估计。 4. 绘制不同SNR下的轨迹示例。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法 索引
单目标问题的烟花优化算法求解matlab仿真,对比PSO和GA
本项目使用FW烟花优化算法求解单目标问题,并在MATLAB2022A中实现仿真,对比PSO和GA的性能。核心代码展示了适应度计算、火花生成及位置约束等关键步骤。最终通过收敛曲线对比三种算法的优化效果。烟花优化算法模拟烟花爆炸过程,探索搜索空间,寻找全局最优解,适用于复杂非线性问题。PSO和GA则分别适合快速收敛和大解空间的问题。参数调整和算法特性分析显示了各自的优势与局限。
|
3天前
|
算法 5G
基于MSWA相继加权平均的交通流量分配算法matlab仿真
本项目基于MSWA(Modified Successive Weighted Averaging)相继加权平均算法,对包含6个节点、11个路段和9个OD对的交通网络进行流量分配仿真。通过MATLAB2022A实现,核心代码展示了迭代过程及路径收敛曲线。MSWA算法在经典的SUE模型基础上改进,引入动态权重策略,提高分配结果的稳定性和收敛效率。该项目旨在预测和分析城市路网中的交通流量分布,达到用户均衡状态,确保没有出行者能通过改变路径减少个人旅行成本。仿真结果显示了27条无折返有效路径的流量分配情况。
|
1月前
|
算法
基于WOA算法的SVDD参数寻优matlab仿真
该程序利用鲸鱼优化算法(WOA)对支持向量数据描述(SVDD)模型的参数进行优化,以提高数据分类的准确性。通过MATLAB2022A实现,展示了不同信噪比(SNR)下模型的分类误差。WOA通过模拟鲸鱼捕食行为,动态调整SVDD参数,如惩罚因子C和核函数参数γ,以寻找最优参数组合,增强模型的鲁棒性和泛化能力。
|
17天前
|
供应链 算法 调度
排队算法的matlab仿真,带GUI界面
该程序使用MATLAB 2022A版本实现排队算法的仿真,并带有GUI界面。程序支持单队列单服务台、单队列多服务台和多队列多服务台三种排队方式。核心函数`func_mms2`通过模拟到达时间和服务时间,计算阻塞率和利用率。排队论研究系统中顾客和服务台的交互行为,广泛应用于通信网络、生产调度和服务行业等领域,旨在优化系统性能,减少等待时间,提高资源利用率。
|
25天前
|
存储 算法
基于HMM隐马尔可夫模型的金融数据预测算法matlab仿真
本项目基于HMM模型实现金融数据预测,包括模型训练与预测两部分。在MATLAB2022A上运行,通过计算状态转移和观测概率预测未来值,并绘制了预测值、真实值及预测误差的对比图。HMM模型适用于金融市场的时间序列分析,能够有效捕捉隐藏状态及其转换规律,为金融预测提供有力工具。
|
25天前
|
机器学习/深度学习 算法 信息无障碍
基于GoogleNet深度学习网络的手语识别算法matlab仿真
本项目展示了基于GoogleNet的深度学习手语识别算法,使用Matlab2022a实现。通过卷积神经网络(CNN)识别手语手势,如"How are you"、"I am fine"、"I love you"等。核心在于Inception模块,通过多尺度处理和1x1卷积减少计算量,提高效率。项目附带完整代码及操作视频。